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國立高雄科技大學 海事資訊科技系 陳昭銘所指導 洪信昌的 臺灣周邊海域波浪之觀測與預報分析 （2021），提出蘭嶼天氣預報30天關鍵因素是什麼，來自於湧浪、波高、衛星觀測、浮標、WW3 模式。
而第二篇論文國立成功大學 水利及海洋工程學系 蕭士俊所指導 侯典轟的 三維綠島尾流數值模擬之研究 （2018），提出因為有 普林斯頓海洋模式、綠島尾流、垂直結構、雷諾數、風應力、潮汐、蘭嶼尾流的重點而找出了 蘭嶼天氣預報30天的解答。
臺灣周邊海域波浪之觀測與預報分析
為了解決蘭嶼天氣預報30天 的問題，作者洪信昌 這樣論述：
本研究依中央氣象局湧浪定義(週期≥8 秒、湧高≥1.5 公尺)，統計中央氣象局 2019 年符合湧浪標準 50 筆以上個案之浮標站，由北而南依序為龍洞、蘇澳、龜山島、花蓮、臺東及蘭嶼等 6 處，經比對 72 小時內 WW3 波浪模式湧浪預報結果顯示，除花蓮整體偏低以外，其餘龍洞、蘇澳、龜山島、臺東及蘭嶼等 5 處之 48 小時內預報與觀測資料的相關係數可達 0.66-0.86，具有適宜預報能力。另相較於觀測湧高平均值，龍洞、蘇澳、花蓮及蘭嶼的預報湧高平均值，具有偏強或偏弱特性，差異約為 10%，而臺東及龜山島預報平均值約偏弱 21-33%。研究顯示 2019 年浮標實測湧浪之個案，6
0.2%肇因於颱風，其餘 39.8%多歸因於東北季風天氣系統。 針對 WW3 波浪模式對臺灣周邊海域波高之預報能力驗證，使用 2020 年 1-12 月 AVISO 衛星觀測示性波高資料為檢驗標準，取 WW3 每日 00Z 第 1 天到第5 天預報結果，與對應時間之衛星觀測波高之月平均值進行比對。研究顯示 WW3預報波高之各月示性波高分布型態與衛星波高之空間分布特性及較大波高之位置具有對應性。全部預報範圍之空間型態相關係數研究結果顯示，預報較佳為 6月及 10-12 月，反映東北季風時期之預報能力為佳。預報能力較差為 4 月及 7-8月，顯示受季節風轉換及颱風影響使預報能力降低。以均方根
誤差(RMSE)而言，第 1 天預報之誤差最大，第 5 天預報之誤差減小，WW3 波高預報誤差隨著預報時間增加而減少。
三維綠島尾流數值模擬之研究
為了解決蘭嶼天氣預報30天 的問題，作者侯典轟 這樣論述：
本文以三維的普林斯頓海洋模式（Princeton Ocean Modelling, POM）來模擬綠島尾流。為模擬綠島尾流之特徵，其數值模式考慮了海洋的鹽度、溫度、水位高程、水深地形以及風應力等效應，並使用HYCOM的數值結果作為POM模式的初始條件與邊界條件。然而，數值結果也與船載式都卜勒流剖儀（Shipboard Acoustic Doppler Current Profiler, SADCP）和衛星影像分析數據來驗證POM模式之可行性與可預測性。此外，本文研究分別以模擬不同的雷諾數、風應力、潮汐等效應以及蘭嶼尾流交互作用之案例來探討綠島尾流的特徵，並在不同測試案例中，以雷諾數、渦漩空間
比、司特勞克數與渦流行進速度來探討渦流之特徵。然而，在比較不同的雷諾數條件下，較高的雷諾數具有較低的渦漩洩離週期（Vortex shedding period, VSP）使得 的值增加；另一方面，在相同的雷諾數條件下，水深越深具有較高的VSP但 的值則降低。然而，當雷諾數為100時，推算出的 近似於0.23；雷諾數為200時， 約0.24，以及擬真的模擬條件下， 近似於0.23，這些結果與Chang et al. (2013)現場量測結果趨近一致。在風應力的模擬中顯示，綠島下游處的流速，當風向為西南風時會較風向為東北風來得大。西南風加速了表面流的速度，強化了原本的尾渦流機制；東北風則尾渦流受風
向影響而向西偏移，但渦漩洩離現象仍顯著，於風應力效應的模擬結果可發現綠島尾渦流明顯受到風場影響。在潮汐的案例模擬中，由於臺灣東南方潮流流速不大，因此，影響綠島尾流不顯著，假若黑潮流速較弱時，可以推測潮流影響綠島尾流比例自然會偏高。蘭嶼尾流及綠島尾流主要是隨著黑潮主軸的擺動而誘發，也可能加強了渦、流間的交互作用，這也間接地影響綠島尾流垂直特徵之變化。